2.9.5 IS/Búsqueda Avanzada

Tenga en cuenta que los temas generales de la rama-y-atado y dinámico Programación, se enumeran en AL / algorítmico Estrategias.
Temas:
Electivo

• Construcción de árboles de búsqueda, espacio de búsqueda dinámico, explosión combinatoria del espacio de búsqueda.
• Búsqueda estocástica:
  1. Simulated annealing
  2. Algoritmos genéticos
  3. Búsqueda de árbol Monte-Carlo
• Implementación de búsqueda A *, búsqueda en haz.
• Búsqueda Minimax, poda alfa-beta.
• Búsqueda Expectimax (MDP-Solving) y los nodos de azar.

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes):
Elective:

1. Diseñar e implementar una solución a un problema con algoritmo genético [Usar]
2. Diseñar e implementar un esquema de recocido simulado (simulated annealing) para evitar mínimos locales en un problema [Usar]
3. Diseñar e implementar una búsqueda A* y búsqueda en haz (beam search) para solucionar un problema [Usar]
4. Aplicar búsqueda minimax con poda alfa-beta para simplifiar el espacio de búsqueda en un juego con dos jugadores [Usar]
5. Comparar y contrastar los algoritmos genéticos con técnicas clásicas de búsqueda [Evaluar]
6. Comparar y contrastar la aplicabilidad de varias heurísticas de búsqueda, para un determinado problema [Evaluar]